- Lineageos 22.1 aosp15 定制学习专栏介绍
JabamiLight
Lineageos学习aosp15android15pixel3
一.前言学习了一段时间的rom开发,需求也大概做了一些,但是一直没有记录下来总结,这个专栏开始会基于如下平台开始尝试做一些常见模块的需求定制,记录学习,如果有错误欢迎指正,大家一起学习!至于pixel编译刷机大家可自行查看官方文档。https://wiki.lineageos.org/devices/blueline/二.平台介绍设备:GooglePixel3Lineageos:22.1基于aos
- Lineageos 22.1(Android 15)更换开机动画
JabamiLight
Lineageosandroid开机动画Lineageos22.1Android15
一、原理简介我们直接用最简单的替换zip的方式来更换开机动画,首先我们要查看系统代码使用的zip包的路径,可能与aosp原生的代码不一定一样。/frameworks/base/cmds/bootanimation/BootAnimation.cppboolBootAnimation::threadLoop(){ATRACE_CALL();boolresult;initShaders();//Weh
- ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案
OCR_API
接口ocr自动化运维
在企业日常运营中,对大量票据实现数字化管理是一项耗时且容易出错的任务。随着技术的进步,OCR(光学字符识别)智能票据识别系统的出现为企业提供了一个高效、准确的解决方案,不仅简化了财务流程,还大幅提升了工作效率。一、什么是OCR智能票据识别系统?OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术,能够自动从各类票据中提取关键信息,并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
- 软件测试技术之跨平台的移动端UI自动化测试(上)
学掌门
软件测试ITui软件测试
摘要:本文提出一种跨平台的UI自动化测试方案,一方面使用像素级的截图对比技术,解决传统UI自动化测试难以验证页面样式的问题;另一方面用统一部署在服务器端的JavaScript测试代码代替Android和iOS测试代码,大大提高编写测试代码的效率。该方案经过实际验证,具有效率高、质量好、便于维护等多方面优点,文中将阐述具体设计思路以及各关键步骤的实现方法,为同类测试提供借鉴。一、背景当前金融服务数字
- 现代域架构
JNI_42020487
安全
现在的域架构,特别是在WindowsServer环境中,已经经过了显著的发展和变化,从早期的WindowsNT和Windows2000时代的简单结构发展为现代的ActiveDirectory(AD)架构。以下是当前域架构的关键特点和组成部分:1.ActiveDirectory域服务(ADDS)ActiveDirectoryDomainServices(简称ADDS)是WindowsServer中最
- 从零开始学习代理AI:2025全面指南
zxzy_org
学习人工智能ai
代理AI作为人工智能的一项重要技术,近年来得到了广泛关注。2025年,代理AI技术的不断进步让许多开发者和企业都迫切希望掌握这项技术。如果你是从零开始学习代理AI,本文将为你提供一份全面的学习指南,帮助你掌握代理AI的基础知识、关键技术和实战经验。首先,你需要理解代理AI的基本概念。代理AI是一种能够自主行动并根据环境反馈调整行为的智能系统。它能够通过学习和推理来完成复杂任务,如自动化客服、智能推
- 人工智能到底是什么?
yzx991013
开发语言人工智能pythondjango
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)是一门研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。以下是关于人工智能的具体介绍:定义-从技术角度:人工智能是让计算机系统具备像人类一样的感知、学习、推理、决策等能力,通过算法和数据使计算机能处理和理解各种复杂信息,如语音识别系统能听懂人类语言并转化为文字。-从学科交叉角度:人工智能融合了计算机科学、控制
- 在linux 中搭建deepseek 做微调,硬件配置要求说明
慧香一格
学习AIlinux服务器deepseek
搭建可参考使用deepseek-CSDN博客官方网站:DeepSeekDeepSeek是一个基于深度学习的开源项目,旨在通过深度学习技术来提升搜索引擎的准确性和效率。如果你想在Linux系统上搭建DeepSeek,你可以遵循以下步骤。这里我将提供一个基本的指导,帮助你从零开始搭建一个基础的DeepSeek环境。1.安装依赖首先,确保你的Linux系统上安装了Python和pip。DeepSeek主
- 深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
Shenrn_
机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
- 深度学习下的图像分割
人工智能大讲堂
深度学习人工智能
在之前写的文章[图像分割演进之路]中,讲述了图像分割的发展历程,从传统图像分割算法到人工智能,分割算法百花齐放,但最终的佼佼者当属人工智能,但即使是人工智能领域,图像分割也五花八门,今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络,经典的深度神经网络分为如下几种:2.1卷积神经网络CNN:卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络,其权值共享,局部连接等特性
- m1处理器macbook使用qemu模拟运行RT-Thread
想学rtos的带土
m1macrt-threadiot物联网macosrisc-v
最近准备深入学习一下RTOS,好巧不巧的是在前几天换了m1的macbookair,于是想要在电脑上配置一下RT-Thread的开发环境,网上搜了一大堆,没有看到符合需求的相关教程(真的很少很少,哭了,给我整崩溃!)。不过在几天的东平西凑后,成功在我的电脑上完成了RT-Thread的编译与运行。现在分享出来,有需要的可以参考一下。1.工具python3.11.5.我这里应该是用的苹果自带的,这里不用
- 深入剖析模型推理:原理、技术与挑战
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人工智能模型推理
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!引言在当今人工智能飞速发展的时代,模型
- BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃
gs80140
基础知识科谱AI人工智能自动化运维
目录BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃什么是BabyAGI?BabyAGI的核心功能BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能(AI)的不断演进,机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业,从医疗健康到金融服务,从零售到制
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 2024山东省职业院校技能大赛“网络空间安全”赛题及赛题解析(超详细)_2024年山东省职业院校技能大赛中职组网络安全赛项竞赛样题(2)
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如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识(2天)①了解行业相关背景,前景,确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。④等保简介、等保规定、流程和规范。(非常重要)2、渗透测试基础(一周)①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术:主动/被动信息搜集、Nmap工具、GoogleHacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理,利用方法、工具(MSF
- AI 编程工具崛起,程序员的未来是否岌岌可危?
一、AI编程工具的现状AI编程工具的出现与迅猛发展是技术进步的必然结果。这一趋势首先得益于开源社区和代码托管平台提供的丰富代码样本,它们为AI模型的学习提供了充足的素材。其次,编程语言本身的严格语法和结构化特点,使得AI能够高效、精确地理解和生成代码。再者,深度学习技术的突破,尤其是大语言模型在代码理解与生成方面的显著进展,为AI编程提供了坚实的技术基础。最后,随着软件开发需求的不断增加,传统开发
- 武圣破难上山之他要学习——《贪心》
曼珠沙华
算法学习算法
一、贪心算法原理与实例剖析贪心算法作为一种独具特色且应用广泛的策略,占据着重要地位。其核心策略在于将复杂的整体问题,拆解为一系列紧密相连的步骤。每一个步骤都选取当前状态下的最优方案,通过这样的方式步步推进,直至完成所有步骤。从本质而言,贪心算法在处理问题时,着重于当下的抉择,全力聚焦于当下时刻的最优选择,而暂且搁置对最终结果的预先考量。然而,运用贪心算法时需格外留意一个关键前提:每一步所做出的选择
- 写好C/C++代码,大学生必读:林锐博士的《高质量 C++/C 编程指南》
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作为一名大学生,我深知在学习编程的过程中,写出高质量的代码是多么重要。最近,我读了林锐博士的《高质量C++/C编程指南》,这本书让我受益匪浅,今天想和大家分享一下我的学习心得。目录一、初识《高质量C++/C编程指南》二、书中的精华内容(一)编程规范与代码风格(二)内存管理(三)函数设计(四)类的构造函数、析构函数与赋值函数三、我的学习与实践四、收获与感悟五、推荐与分享一、初识《高质量C++/C编程
- 破解微服务疑难杂症:2025年全解决方案
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微服务架构云原生算法
微服务架构已经成为现代软件开发的主流选择,其优势在于能够将复杂的系统拆分为独立的服务模块,方便开发和维护。然而,在微服务的实施过程中,开发者往往会面临许多挑战,如服务间通信、数据一致性、性能优化和故障处理等问题。2025年的全解决方案主要集中在以下几个方面:首先,通过使用先进的服务网格(ServiceMesh)技术,可以显著简化服务间通信和负载均衡管理,同时增强了服务的可观测性和安全性。其次,在数
- 评测系统的神经架构搜索优化
AI天才研究院
ChatGPT计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
评测系统的神经架构搜索优化关键词评测系统神经架构搜索优化强化学习人工智能摘要本文将探讨评测系统的神经架构搜索优化这一主题。首先,我们将介绍评测系统的基本概念和重要性,然后深入解析神经架构搜索优化的基本原理和算法。接下来,我们将探讨神经架构搜索优化的应用场景和实战案例分析,最后进行总结和展望。第1章:引言1.1评测系统的重要性评测系统在各个领域都有着广泛的应用,如教育、工业、金融等。它的主要作用是对
- 并发编程利器 - Future 接口
小马不敲代码
Java并发编程
一、背景介绍对于线程池来说,任务执行类只需要实现Runnable接口,然后交给线程池,就可以轻松的实现异步执行多个任务的目标,提升程序的执行效率,比如如下异步执行任务下载。//创建一个线程池ExecutorServiceexecutor=Executors.newFixedThreadPool(2);//提交任务executor.submit(newRunnable(){@Overridepubl
- 【Three.js】JS 3D library(一个月进化史)
Tiffany_Ho
前端Three.js
#春节过完了,该继续投入学习了~作为一个平面开发者,想要增进更多的技能,掌握web3D开发#前置知识与技能1.JavaScript基础-掌握ES6+语法(类、模块、箭头函数、解构等)-熟悉异步编程(Promise、async/await)-了解事件循环和DOM操作2.HTML5和CSS3-熟悉Canvas和WebGL的基础概念-了解CSS3动画和变换(transform、transition)3.
- Go核心开发学习笔记(廿九) —— 反射
已开挂的24K
Golang开发编程
反射使用的地方序列化和反序列化时,如果希望序列时将结构体字段名称大写转换成小写,json:"xxx"这里就用到了反射。两个匿名函数变量,定义一个适配器函数用作统一处理接口:适配器函数:假设匿名函数名字为,匿名函数中参数为a,b…则适配器函数为func(,a,b…)就是说建立一个模板,匿名函数函数名称和匿名函数中的参数都作为适配器函数的参数传递。反射价值在于自己可以开发go框架。反射原理反射可以在运
- 掌握iOS导航控制器实践指南.zip
滚菩提哦呢
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在iOS开发中,导航控制器是一个核心组件,用于管理视图控制器的导航堆栈,提供用户界面的“前进/后退”导航体验。本压缩包提供了一系列示例和代码片段,讲解了如何使用导航控制器以及如何利用XIB文件来设计和实现视图控制器的界面。开发者将通过这些实践示例学习到导航控制器的工作原理和基本操作,包括视图控制器的推送、弹出,以及如何访问和操作导航栈。这些知识对于创建流畅直观
- 设计模式13:职责链模式
MatthewMao
设计模式设计模式qt职责链模式
系列总链接:《大话设计模式》学习记录_net大话设计-CSDN博客1.概述职责链模式(ChainofResponsibilityPattern)是一种行为设计模式,它允许将请求沿着处理者链传递,直到有一个处理者能够处理该请求。这种模式通过避免发送者和接收者之间的直接耦合,使得多个对象都有机会处理请求,从而增强了系统的灵活性和可扩展性。每个处理者包含对其下一个处理者的引用,如果当前处理者无法处理请求
- 【HF设计模式】03-装饰者模式
好好学习++
读书笔记#设计模式设计模式装饰器模式javac++
声明:仅为个人学习总结,还请批判性查看,如有不同观点,欢迎交流。摘要《HeadFirst设计模式》第3章笔记:结合示例应用和代码,介绍装饰者模式,包括遇到的问题、遵循的OO原则、达到的效果。目录摘要1示例应用2遇到问题3引入设计模式3.1OO原则:开闭原则3.2完善“装饰者”设计3.3完善“被装饰对象”设计3.4装饰者模式定义4示例代码4.1Java示例4.2C++11示例5设计工具箱5.1OO基
- 【组件-池式】线程池1-线程
好好学习++
课程笔记#C/C++服务器c++linuxc语言
声明:仅为个人学习总结,还请批判性查看,如有不同观点,欢迎交流。摘要介绍在Linux环境中,使用POSIXAPI和C++11进行线程开发的基本操作,包括线程的创建、退出,以及属性设置等。目录摘要1基本概念1.1线程函数1.2C++多线程开发方式2POSIX线程API2.1线程的创建2.2线程的属性2.2.1分离状态2.2.2调度策略2.3线程的退出2.3.1线程主动结束2.3.2pthread_k
- nlf 3d pose 部署学习笔记
AI算法网奇
3D视觉深度学习宝典opencv计算机视觉人工智能
目录multi_hmr创建SemanticRenderer推理代码渲染代码:调用原版render,没成功用的pose和smlx生成vertices,也有vertices3dhmr2,用的是网络生成的vertices进行渲染。nlf地址:GitHub-isarandi/nlf:[NeurIPS2024]NeuralLocalizerFieldsforContinuous3DHumanPoseandS
- 吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码
StrawBerryTreea
机器学习机器学习线性回归python吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验,都是通过调用sklearn函数,分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
- Golang学习笔记_31——原型模式
LuckyLay
Golang学习笔记golang学习笔记原型模式
Golang学习笔记_28——工厂方法模式Golang学习笔记_29——抽象工厂模式Golang学习笔记_30——建造者模式文章目录一、原型模式核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、原型模式的特点三、适用场景1.对象创建成本高2.需要动态配置对象3.避免重复初始化4.需要隔离对象构造细节四、与其他创建型模式的对比五、Go语言代码示例六、原型模式的高级用法1.原型注册表2.动态配置对
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><